基于人脸识别的眼屏距警示方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人脸识别的眼屏距警示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着科技的不断发展，电脑、智能手机以及平板等电子终端设备在工作、学习以及生活中的应用越来越普遍，人们日常使用电子终端设备的频率和时长日益增多，电子终端设备给人们带来方便的同时，也带来了视力健康问题，近年来，近视人数比例逐年上升，预防近视，迫在眉睫。造成近视的因素很多，比如近距离用眼、光线、观看时长等等。其中，长时间近距离观看电子终端设备屏幕是导致近视的主要因素之一。
3.因此，保持眼睛与屏幕最适当的距离是保护视力、预防近视的最有效方法。目前在电子终端设备使用过程中，保持眼睛与屏幕的最佳距离，需要使用者自我提醒；但是，时间一长，使用者很难一直保持适当的眼睛与屏幕的最佳距离，因此，急需提供一种能够在电子终端设备使用者眼睛与屏幕近距离靠近时，及时给出提醒的有效方案。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于人脸识别的眼屏距警示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于能够解决现有技术中，急需提供一种能够在电子终端设备使用者眼睛与屏幕近距离靠近时，及时给出提醒的有效方案等问题。
5.第一方面，为实现上述目的，本发明提供的一种基于人脸识别的眼屏距警示方法，所述方法包括：
6.计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与所述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；
7.根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数；
8.当实时采集的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息；
9.当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
10.第二方面，为了解决上述问题，本发明还提供一种基于人脸识别的眼屏距警示装置，所述装置包括：
11.标准比例系数计算模块，用于计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与所述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；
12.人脸图片识别匹配模块，用于根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数；
13.预警信息生成模块，用于当实时采集的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息；
14.警示信息生成模块，用于当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
15.第三方面，为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
16.至少一个处理器；以及，
17.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
18.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法的步骤。
19.第四方面，为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法。
20.本发明提出的基于人脸识别的眼屏距警示方法、装置、电子设备及计算机存储介质，通过计算在标准眼屏距下目标人脸图片中的人脸像素面积与全像素面积的比值，从而得到标准比例系数，并将目标人脸图片与其对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库，当待测对象使用时，通过人脸识别匹配技术，从预设标准比例系数库中获取相应的标准比例系数，当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息，在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息，从而能够在使用者即待测对象的眼睛与屏幕的距离小于标准距离时，及时对其给出有效提醒，使其保持眼屏距在大于等于标准距离下继续使用电子终端设备，达到保护视力，预防近视的目的。
附图说明
21.图1为本发明一实施例提供的基于人脸识别的眼屏距警示方法的流程示意图；
22.图2为本发明一实施例提供的基于人脸识别的眼屏距警示装置的模块示意图；
23.图3为本发明一实施例提供的实现基于人脸识别的眼屏距警示方法的电子设备的内部结构示意图；
24.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
25.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
26.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、
延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
27.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
28.本发明提供一种基于人脸识别的眼屏距警示方法。参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于人脸识别的眼屏距警示方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
29.在本实施例中，基于人脸识别的眼屏距警示方法包括：
30.步骤s110、计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库。
31.具体的，电子终端产品在人们工作、生活、学习中不可缺少，电子终端产品给人们的学习、工作以及生活带来方便的同时，也带来了视力健康问题，例如，长时间近距离观看终端屏幕，会导致近视。因此，需要通过保持标准的人眼与屏幕的距离，从根源上有效的对视力进行保护。通过电子终端设备自带或搭配的摄像装置在标准眼屏距下采集目标人脸图片，计算目标人脸图片中的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数。由于是在标准眼屏距下采集的目标人脸图片，因此，此时得到的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值为标准比例系数，目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库中。在对目标人脸图片进行采集时，可以提示被采集者通过俯视、仰视、转头等多个配合式组合动作，提取多角度人脸图片；一般屏幕对视力影响较大时，是出于正视屏幕的角度，因此也可以只采集被采集者的正脸图片。当采用多角度的配合式组合动作采集目标人脸图片时，计算出不同角度的目标人脸图片的标准比例系数，得到目标人脸图片的标准比例系数集，从标准比例系数集中的选取最小的标准比例系数，与目标人脸图片进行关联后储存至预设标准比例系数库。
32.作为本发明的一个可选实施例，目标人脸图片存储于区块链中，计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库包括：
33.在标准眼屏距下，采集目标人脸图片；
34.对目标人脸图片进行预处理，提取目标人脸图片中的目标人脸的几何特征；
35.根据目标人脸的几何特征，确定目标人脸在目标人脸图片中的位置及范围；
36.根据目标人脸在目标人脸图片中的位置及范围，确定目标人脸的像素面积；
37.计算目标人脸的像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数。
38.具体的，在标准眼屏距下，通过摄像装置，如，智能手机的自带摄像头或者电脑的既有摄像头采集目标人脸图片，通过人脸识别技术提取脸部部位的几何特征，通过对比不同眼屏的人脸像素面积比例系数可估算眼屏距(眼睛与屏幕的距离)，通过目标人脸图片的预处理，提取目标人脸图片中的目标人脸的几何特征，其中，预处理可包括图片灰度处理，
以便于从目标人脸图片中提取人脸的几何特征，通过人脸的几何特征能够确定出人脸的轮廓从而确定出目标人脸图片中目标人脸的位置及范围，然后计算出目标人脸的像素面积，由于像素为图片的最小单位，因此，当确定了目标人脸的位置及范围后很容易得到目标人脸的像素面积，然后计算出目标人脸的像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数；目标人脸图片可以有多个，例如，有多个人使用同一台电脑时，目标人脸图片根据不同的使用者进行确定，因此，需要将不同的目标人脸图片(即不同的使用者的图片)与其对应的标准比例系数进行关联，然后一同存储至预设标准比例系数库；其中，标准眼屏距及标准比例系数对于不同的电子终端可以不同，例如，对于电脑屏幕，标准眼屏距可以为0.7米，标准比例系数为0.4；而对于智能手机而言，标准眼屏距可以为0.5米，标准比例系数为0.5；对于平板，标准眼屏距可以为0.6米，标准比例系数为0.56。
39.步骤s120、根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从预设标准比例系数库中获取与待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为待测对象的标准比例系数。
40.具体的，当使用者点击警示启动按钮或者通过语音识别技术输入启动命令时，处理器控制摄像装置启动，采集待测对象的人脸图片，在标准眼屏距下，不同使用者的人脸图片中的人脸像素面积与全像素面积的比值不同，即不同的人脸在标准眼屏距下得到的标准比例系数不同，为了确定预设标准比例系数库中是否储存有待测对象(即当前使用者)的人脸图片，因此，需要对待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，若识别匹配到待测对象的人脸图片，说明在预设标准比例系数库中已经储存有待测对象的标准比例系数，此时，只需要从预设标准比例系数库中获取待测对象的标准比例系数即可。
41.作为本发明的一个可选实施例，根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从预设标准比例系数库中获取与待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为待测对象的标准比例系数包括：
42.根据眼屏距警示启动命令，采集待测对象的人脸图片；
43.对待测对象的人脸图片进行人脸特征提取处理，得到待测对象的人脸特征数据；
44.将待测对象的人脸特征数据分别与预设标准比例系数库中的目标人脸图片的人脸特征数据进行相似值计算处理，得到相似值集合；
45.从相似值集合中获取最大值的相似值作为匹配相似值，将匹配相似值对应的目标人脸图片作为准匹配人脸图片；
46.当匹配相似值大于等于预设相似值阈值时，生成待测对象的人脸图片识别匹配成功的信息；
47.根据人脸图片识别匹配成功的信息，从预设标准比例系数库中获取与准匹配人脸图片关联的标准比例系数作为待测对象的标准比例系数。
48.具体的，处理器根据获取到的屏距警示启动命令，控制摄像装置采集待测对象的人脸图片，从待测对象的人脸图片中提取待测对象的人脸特征数据，利用相似度计算公式，例如，余弦值相似度计算公式计算待测对象的人脸特征数据与预设标准比例系数库中的每张目标人脸图片的人脸特征数据的相似值，得到相似值集合；从相似值集合中选取最大值的相似值，作为匹配相似值，将匹配相似值对应的目标人脸图片作为准匹配人脸图片，即从
预设标准比例系数库获取与待测对象的人脸图片最相似的目标人脸图片，此时，还无法确定该目标人脸图片与待测对象的人脸图片中的人脸是否属于同一个人，因此，需要通过预设相似值阈值判断两者是否属于同一个人，相似值阈值可根据实际验证得到的结果进行设定，例如，相似值阈值为0.98，只有当匹配相似值大于等于0.98时，才可确定准匹配人脸图片与待测对象的人脸图片中的人脸是属于同一个人。其中，待测对象的人脸特征数据与目标人脸图片的人脸特征数据的特征数据的种类相同，可以是瞳孔特征数据，也可是脸部特征数据。
49.作为本发明的一个可选实施例，根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从预设标准比例系数库中获取与待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为待测对象的标准比例系数还包括：
50.当匹配相似值小于预设相似值阈值时，生成待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息；
51.根据人脸图片识别匹配失败的信息，生成待测对象的标准比例系数采集提示信息；
52.根据待测对象的标准比例系数采集提示信息，将待测对象作为目标，在标准眼屏距下采集待测对象的人脸图片，作为新目标人脸图片；
53.计算新目标人脸图片的人脸像素面积与新目标人脸图片的全像素面积的比值，作为新标准比例系数，并将新目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库。
54.具体的，当匹配相似值小于预设相似值阈值时，表明在预设标准比例系数库中没有储存与待测对象的人脸图片中的人脸属于同个人的目标人脸图片，因此，需要重新采集待测对象在标准眼屏距下的标准比例系数，因此，生成待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息，根据人脸图片识别匹配失败的信息，生成待测对象的标准比例系数采集提示信息，提示待测对象即当前使用者在标准眼屏距下拍摄人脸图片，当采集到待测对象的人脸图片后，将其作为新目标人脸图片，计算新目标人脸图片的人脸像素面积与新目标人脸图片的全像素面积的比值，作为新标准比例系数，并将新目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库，便于以后使用。
55.步骤s130、当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
56.具体的，当待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配成功时，处理器控制摄像装置实时采集待测对象的待测人脸图片，然后计算待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，并将该比值与待测对象的标准比例系数进行比较，当比值小于待测对象的标准比例系数时，说明此时待测对象的眼睛距离电子设备屏幕的距离小于标准距离(标准距离为不损害眼睛的距离)，由于待测对象可能会有一些凑近屏幕的正常行为而引起的误判断，比如调整屏幕位置/高度等，因此，此时生成的为眼屏距的预警信息，预警信息并不会直接对待测对象发出提示，只是预记录。
57.作为本发明的一个可选实施例，当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距
的预警信息包括：
58.对实时采集的待测对象的待测人脸图片进行预处理，提取待测人脸图片中的待测人脸的几何特征；
59.根据待测人脸的几何特征，确定待测人脸在所述测人脸图片中的位置及范围；
60.根据待测人脸在测人脸图片中的位置及范围，确定待测人脸的像素面积；
61.计算待测人脸的像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，作为眼屏距判定比例系数；
62.将眼屏距判定比例系数与待测对象的标准比例系数进行比较，当眼屏距判定比例系数小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
63.具体的，通过对待测对象的待测人脸图片的预处理，提取待测人脸图片中的待测人脸的几何特征，其中，预处理可包括图片灰度处理，以便于从待测人脸图片中提取人脸的几何特征，通过人脸的几何特征能够确定出人脸的轮廓从而确定出待测人脸图片中待测人脸的位置及范围，然后计算出待测人脸的像素面积，由于像素为图片的最小单位，因此，当确定了待测人脸的位置及范围很容易得到待测人脸的像素面积，然后计算出待测人脸的像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，作为眼屏距判定比例系数。眼屏距判定比例系数与待测对象的标准比例系数进行比较，当眼屏距判定比例系数小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
64.步骤s140、当在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
65.具体的，在单位时间内，例如，在1分钟内，生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，说明待测对象此时是一直保持小于标准眼屏距的姿势使用电子终端设备，因此，生成眼屏距的警示信息。可以文字或者语音的方式发出警示，例如对话框提示或者语音报警提示。
66.作为本发明的一个可选实施例，当在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息包括：
67.统计预设时间内生成的预警信息的数量；
68.当预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
69.具体的，在每个预设时间内，实时统计生成的预警信息的数量，当统计得到的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
70.作为本发明的一个可选实施例，在当在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息之后，还包括：
71.根据获取的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值大于等于待测对象的标准比例系数时，解除生成眼屏距的警示信息。
72.具体的，当待测对象收到眼屏距的警示信息之后，拉开眼睛与屏幕的距离，此时待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值大于等于待测对象的标准比例系数，此时，解除生成眼屏距的警示信息。
73.如图2所示，是本发明一个实施例的基于人脸识别的眼屏距警示装置的功能模块图。
74.本发明所述基于人脸识别的眼屏距警示装置200可以安装于电子设备中。根据实
现的功能，所述基于人脸识别的眼屏距警示装置可以包括标准比例系数计算模块210、人脸图片识别匹配模块220、预警信息生成模块230、警示信息生成模块240。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
75.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
76.标准比例系数计算模块210，用于计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库。
77.具体的，电子终端产品在人们工作、生活、学习中不可缺少，电子终端产品给人们的学习、工作以及生活带来方便的同时，也带来了视力健康问题，例如，长时间近距离观看终端屏幕，会导致近视。因此，需要通过保持标准的人眼与屏幕的距离，从根源上有效的对视力进行保护。通过标准比例系数计算模块210利用电子终端设备自带或搭配的摄像装置在标准眼屏距下采集目标人脸图片，计算目标人脸图片中的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数。由于是在标准眼屏距下采集的目标人脸图片，因此，此时得到的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值为标准比例系数，目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库中。在对目标人脸图片进行采集时，可以提示被采集者通过俯视、仰视、转头等多个配合式组合动作，提取多角度人脸图片；一般屏幕对视力影响较大时，是出于正视屏幕的角度，因此也可以只采集被采集者的正脸图片。当采用多角度的配合式组合动作采集目标人脸图片时，计算出不同角度的目标人脸图片的标准比例系数，得到目标人脸图片的标准比例系数集，从标准比例系数集中的选取最小的标准比例系数，与目标人脸图片进行关联后储存至预设标准比例系数库。
78.作为本发明的一个可选实施例，目标人脸图片存储于区块链中，标准比例系数计算模块210进一步包括目标人脸图片采集单元、目标人脸的几何特征提取单元、目标人脸位置及范围确定单元、目标人脸的像素面积确定单元和标准比例系数计算单元(图中未示出)。其中，
79.目标人脸图片采集单元，用于在标准眼屏距下，采集目标人脸图片；
80.目标人脸的几何特征提取单元，用于对目标人脸图片进行预处理，提取目标人脸图片中的目标人脸的几何特征；
81.目标人脸位置及范围确定单元，用于根据目标人脸的几何特征，确定目标人脸在目标人脸图片中的位置及范围；
82.目标人脸的像素面积确定单元，用于根据目标人脸在目标人脸图片中的位置及范围，确定目标人脸的像素面积；
83.标准比例系数计算单元，用于计算目标人脸的像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数。
84.具体的，通过目标人脸图片采集单元在标准眼屏距下，利用摄像装置，如，智能手机的自带摄像头或者电脑的既有摄像头采集目标人脸图片；通过目标人脸的几何特征提取单元利用人脸识别技术提取目标人脸部位的几何特征，通过对比不同眼屏的人脸像素面积
比例系数可估算眼屏距(眼睛与屏幕的距离)，通过目标人脸图片的预处理，提取目标人脸图片中的目标人脸的几何特征，其中，预处理可包括图片灰度处理，以便于从目标人脸图片中提取人脸的几何特征，通过目标人脸位置及范围确定单元根据人脸的几何特征能够确定出人脸的轮廓从而确定出目标人脸图片中目标人脸的位置及范围，然后通过目标人脸的像素面积确定单元计算出目标人脸的像素面积，由于像素为图片的最小单位，因此，当确定了目标人脸的位置及范围后很容易得到目标人脸的像素面积，然后通过标准比例系数计算单元计算出目标人脸的像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数；目标人脸图片可以有多个，例如，有多个人使用同一台电脑时，目标人脸图片根据不同的使用者进行确定，因此，需要将不同的目标人脸图片(即不同的使用者的图片)与其对应的标准比例系数进行关联，然后一同存储至预设标准比例系数库；其中，标准眼屏距及标准比例系数对于不同的电子终端可以不同，例如，对于电脑屏幕，标准眼屏距可以为0.7米，标准比例系数为0.4；而对于智能手机而言，标准眼屏距可以为0.5米，标准比例系数为0.5；对于平板，标准眼屏距可以为0.6米，标准比例系数为0.56。
85.人脸图片识别匹配模块220，用于根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从预设标准比例系数库中获取与待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为待测对象的标准比例系数。
86.具体的，当使用者点击警示启动按钮或者通过语音识别技术输入启动命令时，通过人脸图片识别匹配模块220控制处理器控制摄像装置启动，采集待测对象的人脸图片，在标准眼屏距下，不同使用者的人脸图片中的人脸像素面积与全像素面积的比值不同，即不同的人脸在标准眼屏距下得到的标准比例系数不同，为了确定预设标准比例系数库中是否储存有待测对象(即当前使用者)的人脸图片，因此，需要对待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，若识别匹配到待测对象的人脸图片，说明在预设标准比例系数库中已经储存有待测对象的标准比例系数，此时，只需要从预设标准比例系数库中获取待测对象的标准比例系数即可。
87.作为本发明的一个可选实施例，人脸图片识别匹配模块220进一步的包括待测对象的人脸图片采集单元、待测对象的人脸特征数据提取单元、相似值计算单元、准匹配人脸图片获取单元、人脸图片识别匹配成功的信息生成单元和标准比例系数获取单元(图中未示出)。其中，
88.待测对象的人脸图片采集单元，用于根据眼屏距警示启动命令，采集待测对象的人脸图片；
89.待测对象的人脸特征数据提取单元，用于对待测对象的人脸图片进行人脸特征提取处理，得到待测对象的人脸特征数据；
90.相似值计算单元，用于将待测对象的人脸特征数据分别与预设标准比例系数库中的目标人脸图片的人脸特征数据进行相似值计算处理，得到相似值集合；
91.准匹配人脸图片获取单元，用于从相似值集合中获取最大值的相似值作为匹配相似值，将匹配相似值对应的目标人脸图片作为准匹配人脸图片；
92.人脸图片识别匹配成功的信息生成单元，用于当匹配相似值大于等于预设相似值阈值时，生成待测对象的人脸图片识别匹配成功的信息；
93.标准比例系数获取单元，用于根据人脸图片识别匹配成功的信息，从预设标准比
例系数库中获取与准匹配人脸图片关联的标准比例系数作为待测对象的标准比例系数。
94.具体的，待测对象的人脸图片采集单元根据获取到的屏距警示启动命令，控制摄像装置采集待测对象的人脸图片，待测对象的人脸特征数据提取单元从待测对象的人脸图片中提取待测对象的人脸特征数据，相似值计算单元利用相似度计算公式，例如，余弦值相似度计算公式计算待测对象的人脸特征数据与预设标准比例系数库中的每张目标人脸图片的人脸特征数据的相似值，得到相似值集合；准匹配人脸图片获取单元从相似值集合中选取最大值的相似值，作为匹配相似值，将匹配相似值对应的目标人脸图片作为准匹配人脸图片，即从预设标准比例系数库获取与待测对象的人脸图片最相似的目标人脸图片，此时，还无法确定该目标人脸图片与待测对象的人脸图片中的人脸是否属于同一个人，因此，需要通过预设相似值阈值判断两者是否属于同一个人，相似值阈值可根据实际验证得到的结果进行设定，例如，相似值阈值为0.98，只有当匹配相似值大于等于0.98时，才可确定准匹配人脸图片与待测对象的人脸图片中的人脸是属于同一个人。其中，待测对象的人脸特征数据与目标人脸图片的人脸特征数据的特征数据的种类相同，可以是瞳孔特征数据，也可是脸部特征数据。当匹配相似值大于等于预设相似值阈值时，通过人脸图片识别匹配成功的信息生成单元生成待测对象的人脸图片识别匹配成功的信息；通过标准比例系数获取单元，根据人脸图片识别匹配成功的信息，从预设标准比例系数库中获取与准匹配人脸图片关联的标准比例系数作为待测对象的标准比例系数。
95.作为本发明的一个可选实施例，人脸图片识别匹配模块220进一步还包括待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息生成单元、采集提示信息生成单元、新目标人脸图片采集单元和新标准比例系数计算单元(图中未示出)。其中，
96.待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息生成单元，用于当匹配相似值小于预设相似值阈值时，生成待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息；
97.采集提示信息生成单元，用于根据人脸图片识别匹配失败的信息，生成待测对象的标准比例系数采集提示信息；
98.新目标人脸图片采集单元，用于根据待测对象的标准比例系数采集提示信息，将待测对象作为目标，在标准眼屏距下采集待测对象的人脸图片，作为新目标人脸图片；
99.新标准比例系数计算单元，用于计算新目标人脸图片的人脸像素面积与新目标人脸图片的全像素面积的比值，作为新标准比例系数，并将新目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库。
100.具体的，当匹配相似值小于预设相似值阈值时，表明在预设标准比例系数库中没有储存与待测对象的人脸图片中的人脸属于同个人的目标人脸图片，因此，需要重新采集待测对象在标准眼屏距下的标准比例系数，因此，通过待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息生成单元，生成待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息，根据人脸图片识别匹配失败的信息，通过采集提示信息生成单元生成待测对象的标准比例系数采集提示信息，提示待测对象即当前使用者在标准眼屏距下拍摄人脸图片，通过新目标人脸图片采集单元采集到待测对象的人脸图片，将其作为新目标人脸图片，通过新标准比例系数计算单元计算新目标人脸图片的人脸像素面积与新目标人脸图片的全像素面积的比值，作为新标准比例系数，并将新目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库，便于以后使用。
101.预警信息生成模块230，用于当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
102.具体的，当待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配成功时，通过预警信息生成模块230控制摄像装置实时采集待测对象的待测人脸图片，然后计算待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，并将该比值与待测对象的标准比例系数进行比较，当比值小于待测对象的标准比例系数时，说明此时待测对象的眼睛距离电子设备屏幕的距离小于标准距离(标准距离为不损害眼睛的距离)，由于待测对象可能会有一些凑近屏幕的正常行为而引起的误判断，比如调整屏幕位置/高度等，因此，此时生成的为眼屏距的预警信息，预警信息并不会直接对待测对象发出提示，只是预记录。
103.作为本发明的一个可选实施例，预警信息生成模块230进一步包括待测人脸的几何特征提取单元、待测人脸位置及范围确定单元、测人脸的像素面积确定单元、眼屏距判定比例系数计算单元和眼屏距的预警信息生成单元(图中未示出)。其中，
104.待测人脸的几何特征提取单元，用于对实时采集的待测对象的待测人脸图片进行预处理，提取待测人脸图片中的待测人脸的几何特征；
105.待测人脸位置及范围确定单元，用于根据待测人脸的几何特征，确定待测人脸在测人脸图片中的位置及范围；
106.测人脸的像素面积确定单元，用于根据待测人脸在测人脸图片中的位置及范围，确定待测人脸的像素面积；
107.眼屏距判定比例系数计算单元，用于计算待测人脸的像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，作为眼屏距判定比例系数；
108.眼屏距的预警信息生成单元，用于将眼屏距判定比例系数与待测对象的标准比例系数进行比较，当眼屏距判定比例系数小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
109.具体的，通过待测人脸的几何特征提取单元对待测对象的待测人脸图片进行预处理，提取待测人脸图片中的待测人脸的几何特征，其中，预处理可包括图片灰度处理，以便于从待测人脸图片中提取人脸的几何特征，通过待测人脸位置及范围确定单元，根据人脸的几何特征能够确定出人脸的轮廓从而确定出待测人脸图片中待测人脸的位置及范围，然后通过测人脸的像素面积确定单元，计算出待测人脸的像素面积，由于像素为图片的最小单位，因此，当确定了待测人脸的位置及范围很容易得到待测人脸的像素面积，然后通过眼屏距判定比例系数计算单元，计算出待测人脸的像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值，作为眼屏距判定比例系数。通过眼屏距的预警信息生成单元，将眼屏距判定比例系数与待测对象的标准比例系数进行比较，当眼屏距判定比例系数小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。
110.警示信息生成模块240，用于当在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
111.具体的，在单位时间内，例如，在1分钟内，生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，说明待测对象此时是一直保持小于标准眼屏距的姿势使用电子终端设备，因此，通过
警示信息生成模块240生成眼屏距的警示信息。可以文字或者语音的方式发出警示，例如对话框提示或者语音报警提示。
112.作为本发明的一个可选实施例，警示信息生成模块240进一步还包括预警信息的数量统计单元和眼屏距的警示信息生成单元(图中未示出)。其中，
113.预警信息的数量统计单元，用于统计预设时间内生成的预警信息的数量；
114.眼屏距的警示信息生成单元，用于当预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
115.具体的，在每个预设时间内，例如1分钟内，通过预警信息的数量统计单元实时统计生成的预警信息的数量，通过眼屏距的警示信息生成单元，当统计得到的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
116.作为本发明的一个可选实施例，基于人脸识别的眼屏距警示装置200进一步还包括警示信息解除模块(图中未示出)。其中，
117.警示信息解除模块，用于根据获取的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值大于等于待测对象的标准比例系数时，解除生成眼屏距的警示信息。
118.具体的，当待测对象收到眼屏距的警示信息之后，拉开眼睛与屏幕的距离，此时待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值大于等于待测对象的标准比例系数，此时，通过警示信息解除模块解除生成眼屏距的警示信息。
119.如图3所示，是本发明一个实施例实现基于人脸识别的眼屏距警示方法的电子设备的结构示意图。
120.所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于人脸识别的眼屏距警示程序12。
121.其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于人脸识别的眼屏距警示程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
122.所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如基于人脸识别的眼屏距警示程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
123.所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称
pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
124.图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
125.例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
126.进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
127.可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
128.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
129.所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于人脸识别的眼屏距警示程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
130.计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；
131.根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从预设标准比例系数库中获取与待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为待测对象的标准比例系数；
132.当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息；
133.当在预设时间内生成的预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。
134.具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。需要强调的是，为进一步保证上述所述目标人脸图片的私密和安全性，上述目标人脸图片还可以存储于一区块链的节点中。
135.进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读
介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
136.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
137.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
138.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
139.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
140.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
141.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
142.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
143.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于人脸识别的眼屏距警示方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与所述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数；当实时采集的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息；当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，所述目标人脸图片存储于区块链中，所述计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与所述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库包括：在标准眼屏距下，采集目标人脸图片；对所述目标人脸图片进行预处理，提取所述目标人脸图片中的目标人脸的几何特征；根据所述目标人脸的几何特征，确定所述目标人脸在所述目标人脸图片中的位置及范围；根据所述目标人脸在所述目标人脸图片中的位置及范围，确定所述目标人脸的像素面积；计算所述目标人脸的像素面积与所述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数。3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，所述根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数包括：根据所述眼屏距警示启动命令，采集所述待测对象的人脸图片；对所述待测对象的人脸图片进行人脸特征提取处理，得到所述待测对象的人脸特征数据；将所述待测对象的人脸特征数据分别与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片的人脸特征数据进行相似值计算处理，得到相似值集合；从所述相似值集合中获取最大值的相似值作为匹配相似值，将所述匹配相似值对应的目标人脸图片作为准匹配人脸图片；当所述匹配相似值大于等于所述预设相似值阈值时，生成所述待测对象的人脸图片识别匹配成功的信息；根据所述人脸图片识别匹配成功的信息，从所述预设标准比例系数库中获取与所述准
匹配人脸图片关联的标准比例系数作为所述待测对象的标准比例系数。4.根据权利要求3所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，所述根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数还包括：当所述匹配相似值小于所述预设相似值阈值时，生成所述待测对象的人脸图片识别匹配失败的信息；根据所述人脸图片识别匹配失败的信息，生成所述待测对象的标准比例系数采集提示信息；根据所述待测对象的标准比例系数采集提示信息，将所述待测对象作为目标，在标准眼屏距下采集所述待测对象的人脸图片，作为新目标人脸图片；计算所述新目标人脸图片的人脸像素面积与所述新目标人脸图片的全像素面积的比值，作为新标准比例系数，并将所述新目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库。5.根据权利要求1所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，所述当实时采集的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息包括：对所述实时采集的待测对象的待测人脸图片进行预处理，提取所述待测人脸图片中的待测人脸的几何特征；根据所述待测人脸的几何特征，确定所述待测人脸在所述测人脸图片中的位置及范围；根据所述待测人脸在所述测人脸图片中的位置及范围，确定所述待测人脸的像素面积；计算所述待测人脸的像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值，作为眼屏距判定比例系数；将所述眼屏距判定比例系数与所述待测对象的标准比例系数进行比较，当所述眼屏距判定比例系数小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。6.根据权利要求1所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，所述当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息包括：统计所述预设时间内生成的所述预警信息的数量；当所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。7.根据权利要求1所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法，其特征在于，在所述当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息之后，还包括：根据获取的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值大于等于所述待测对象的标准比例系数时，解除所述生成眼屏距的警示信息。8.一种基于人脸识别的眼屏距警示装置，其特征在于，所述装置包括：标准比例系数计算模块，用于计算在标准眼屏距下目标人脸图片的人脸像素面积与所
述目标人脸图片的全像素面积的比值，作为标准比例系数，并将所述目标人脸图片及相对应的标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；人脸图片识别匹配模块，用于根据眼屏距警示启动命令，将待测对象的人脸图片与所述预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，从所述预设标准比例系数库中获取与所述待测对象的人脸图片相匹配的标准比例系数，作为所述待测对象的标准比例系数；预警信息生成模块，用于当实时采集的所述待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与所述待测人脸图片的全像素面积的比值小于所述待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息；警示信息生成模块，用于当在预设时间内生成的所述预警信息的数量达到预设警示阈值时，生成眼屏距的警示信息。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的基于人脸识别的眼屏距警示方法。

技术总结
本发明涉及人工智能技术，揭露一种基于人脸识别的眼屏距警示方法，包括：计算在标准眼屏距下目标人脸图片的标准比例系数，并将目标人脸图片及标准比例系数关联后储存至预设标准比例系数库；将待测对象的人脸图片与预设标准比例系数库中的目标人脸图片进行识别匹配，作为待测对象的标准比例系数；当实时采集的待测对象的待测人脸图片的人脸像素面积与待测人脸图片的全像素面积的比值小于待测对象的标准比例系数时，生成眼屏距的预警信息。本发明还涉及区块链技术，目标人脸图片存储于区块链中。本发明能够解决现有技术中，急需一种能够在电子终端设备使用者眼睛与屏幕近距离靠近时，及时给出提醒的有效方案的问题。及时给出提醒的有效方案的问题。及时给出提醒的有效方案的问题。


技术研发人员：陈少泉
受保护的技术使用者：平安国际智慧城市科技股份有限公司
技术研发日：2022.02.18
技术公布日：2022/5/25